#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time         : 17-11-22 下午2:56
# @Author       : xiaohan
# @File         : Activation_Function.py
# @desc         : 

import torch
import torch.nn.functional as F  # nn是神经网络模块
from torch.autograd import Variable  # 存放数据

import matplotlib.pyplot as plt

# 把S所有的线段分成一点一点的形式  从-5---5区间内去200个线段的点数据
x = torch.linspace(-5, 5, 200)
x = Variable(x)
x_np = x.data.numpy()  # 转换成numpy 画图识别

y_relu = F.relu(x).data.numpy()
y_sigmoid = F.sigmoid(x).data.numpy()
y_tanh = F.tanh(x).data.numpy()
y_softplus = F.softplus(x).data.numpy()  # 概率图

plt.figure(1, figsize=(8, 6))

plt.subplot(221)
plt.plot(x_np, y_relu, c='red', label='relu')
plt.ylim(-1, 5)
plt.legend(loc='best')

plt.subplot(222)
plt.plot(x_np, y_sigmoid, c='red', label='sigmoid')
plt.ylim(-0.2, 1.2)
plt.legend(loc='best')

plt.subplot(223)
plt.plot(x_np, y_tanh, c='red', label='tanh')
plt.ylim(-0.2, 1.2)
plt.legend(loc='best')

plt.subplot(224)
plt.plot(x_np, y_softplus, c='red', label='softplus')
plt.ylim(-0.2, 6)
plt.legend(loc='best')

plt.show()